地面气象观测报表疑误记录的处理方法

地面气象观测报表疑误记录的处理原则:尊重原始记录、准确判断异常记录,正确修改或订正异常记录;处理方法:人工站记录异常或缺测时,首先考虑自动站数据,其次是考虑人工站自记记录,最后按缺测处理.自动站记录异常或缺测时处理方法:首先考虑正点前后10分钟的分钟数据,其次是考虑人工站记录,然后内插处理(风、降水量除外),最后按缺测...     

巧用自动站RTD文件查找数据和分析异常数据

介绍自动站RTD文件的使用方法,在自动站数据出现缺测、异常时,运用自动站RTD文件及时有效地查找并补全缺测的分钟数据和分析异常数据,来保证自动站记录的准确和完整.     

DZN3型土壤水分自动站测墒质量分析

对2011年3-7月28次DZN3型土壤水分自动站与人工土壤相对湿度观测资料进行质量对比分析,结果显示:自动站观测数据与人工观测数据相比普遍偏小,30 cm土层数据偏差最小,20、40、50 cm土层次之,10、60、80、100 cm土层偏差较大;10、20、80、100 cm 4个土层自动站相对湿度演变趋势与人工测值较为接近,相关性较好;自动站土壤水分传感器对土壤水分变化敏感程度较低,其相同土层土壤相对湿度波动振幅小.分析结果可为评估DZN3型土壤水分自动站的监测能力及监测数据订正与应用服务提供客观依据.     

四川地区自动土壤水分站数据质量控制方法研究

本文利用各类人工、自动土壤水分资料,统计得到不同层次土壤水分各观测要素的气候极值和时变阈值,研发了适用于四川地区自动土壤水分资料的质量控制方法,具体包括站点参数信息检查、数据缺测检查、体积含水量界限值检查、气候极值检查、时间一致性检查(时变检查和持续性检查)。并对2014年21个自动土壤水分站218个S文件进行了检查测试,检查数据约500万个,质控结果显示,数据缺测约占总数据量的1.6%,超过气候极值数据约占总数据量9%,未通过时间一致性检查的数据约占0.5%,超出体积含水量界限值的数据约占0.3%。在所有疑误信息中,超过气候极值所占比例最大,土壤水分各要素历史气候极值有待进一步完善。      

地面自动气象站人机结合审核技术探讨

自动气象站在使用中因雷击死机,标校、更换自动站传感器或电磁干扰,自动站传感器性能下降导致分钟、正点数据出现缺测,野值的情况经常发生.为确保气象记录的完整性和连续性,根据近两年对嘉兴地区地面气象信息化资料的审核实践,着重对地面气象信息化A、J文件数据缺测、野值及数据格式上出现错误及其他常见问题及处理方法进行探讨,以期在预、审核工作中减少错误,提高地面气象信息化资料的审核质量.     

自动站气压缺测问题解决一例

20 0 4年 3月 19日 0 7∶30巡视自动气象站仪器时 ,发现蜂鸣器每隔一分钟鸣叫一次 ,表明仪器或采集系统不正常。检查自动站数据存储情况 ,当日 0 50 7时气压缺测 ,其他要素显示采集正常。经检查发现 ,由于ZQZ电源保险丝烧断 ,引起电源箱中的蓄电池过放电 ,致使气压传感器缺测。更换保险丝后 ,采集器恢复正常。我们在工作中不但要注意电脑屏幕上显示的采集数据是否正常 ,还要注意其他配套设施运行是否正常。当发现气压缺测时 ,应先检查电源供电情况 ,再考虑气压传感器是否有故障自动站气压缺测问题解决一例@温淑敏$上蔡县气象局!河南上蔡46…     

南城自动站土壤水分资料的统计学订正分析

对2006—2009年南城站5—10cm、10—20cm、20—30cm、30—40cm和40—50cm等5个土层各90组样本的HYA-SF型土壤水分自动观测数据与同期人工观测数据进行了偏差与相关性分析,采用线性方程建立拟合模式,对自动土壤水分观测数据进行订正,并以相对误差±5%、±10%为指标对订正前后的数据合格情况进行了统计。结果表明,各土层自动土壤水分观测数据与人工观测数据虽然存在较大偏差,但二者具有一致的变化趋势,相关性好;分别利用5个土层同期对比观测数据建立的一元线性回归模型;拟合订正后的自动站各层数据偏差不同程度减小,数据合格率明显上升。     

自动站气压缺测问题解决一例

2004年3月19日07:30巡视自动气象站仪器时,发现蜂鸣器每隔一分钟鸣叫一次,表明仪器或采集系统不正常.检查自动站数据存储情况,当日05～07时气压缺测,其他要素显示采集正常.经检查发现,由于ZQZ电源保险丝烧断,引起电源箱中的蓄电池过放电,致使气压传感器缺测.更换保险丝后,采集器恢复正常.     

广东省区域自动站数据的质量分析与评估

基于2015年7月1日至2018年12月31日广东省区域自动站小时数据,针对数据可用性及疑误信息做了相关统计分析。结果表明:各要素可用率主要受缺测率影响,可疑率及错误率对可用率影响较小;各要素缺测率相关性较好,影响缺测率主要是通信故障和数据采集软件故障。疑误信息中最终判定为可疑信息占62.2%、缺测信息占29.6%,其余为错误信息;气压、水汽压、风速的疑误信息居多,引起这些疑误信息的主要原因是未通过人工检查和内部一致性检查。     

自动土壤水分观测数据异常值阈值研究

根据从国家气象信息中心实时资料数据库读取的自动土壤水分监测资料,计算出各个测站相应的土壤容重、田间持水量、凋萎湿度数据。在具体的业务实践中,参照土壤最大吸湿量数值,将6%作为土壤相对湿度的低值异常阈值;参照土壤饱和含水量数值,将190%作为土壤相对湿度的高值异常阈值;参照土壤水分日变化特点,初步将24 h变化幅度0.1%作为10和20 cm土层土壤相对湿度监测异常的变化阈值。具体分析代表站实测土壤相对湿度随时间的变化幅度,认为在土壤水分上升过程中的小时之间变化幅度应小于土壤饱和含水量（%）与前一监测数据的差值;土壤相对湿度>100%时的下降幅度应小于土壤饱和含水量（%）减去95%;土壤相对湿度≤100%时的下降幅度应小于5%。     

济阳自动与人工土壤水分观测数据对比分析

采用对比差值和相关系数分析等方法,利用济阳2010年2月23日至2010年12月8日期间,DZNl型自动土壤水分观测站与同地段人工观测的土壤相对湿度资料进行统计分析,结果表明：人工观测的数据反映的土壤水分变化波动较大,自动站观测的土壤水分相对平缓。在0～20cm土层一致性表现好,40～50cm土层表现较差。0～10cm,10～20cm,20～30cm土层和70～80cm,90～100cm土层人工观测值高于自动站测值,30～40cm,40～50cm,50～60cm土层人工观测值低于自动站测值。分析结果为评估DZNl型自动土壤水分观测仪的监测提供客观依据。     

海南省自动土壤水分观测数据异常原因分析

正分析了DZN3型自动土壤水分观测仪在实际业务应用中出现的数据异常情况及原因,对多种数据异常现象进行总结,发现造成海南省自动土壤水分观测数据异常的原因主要在四个方面:1)传感器等仪器部分出现故障;2)人工对比观测、土壤水文物理常数错误;3)观测土层发生变化;4)网络传输中断、断电等客观条件影响,造成数据无法正常传输。     

人工与自动土壤水分平行观测资料对比分析

采用对比差值、差值概率和相关分析等方法对南城2005年9月8日至2007年1月28日期间HYA-SF型土壤水分自动监测站与人工平行对比观测的土壤湿度资料进行统计和一致性分析。结果表明,人工与自动观测资料的一致性在40 cm、50 cm土层表现最好,在5 cm、10 cm土层表现相对最差;总体上自动观测值高于人工观测值,二者数据差异在少雨或干旱季节常小于多雨季节;对比观测时段内人工与自动观测数据序列的相关性在各层均表现为显著,多项式回归趋势基本能反应土壤含水量的变化趋势。分析结果可为评估HYA-SF型土壤水分自动站的监测能力提供客观依据。     

L波段雷达系统不同测风方法计算结果分析

根据广东阳江探空站L波段雷达系统观测的测风资料分析,测风记录用综合探测雷达测风方法与无斜距（或高度替代）测风方法计算的测风量得风层的结果,少数情况下会出现与理论值不相符的现象,两种测风方法计算的结果,有时会超出高空气象观测仪器总体测量准确度要求允许的误差范围。在雷达的仰角小于30°时,量得风层的风速小于3 m/s时,两种测风方法计算量得风层的风速基本相同（误差在允许范围内）,但风向有的相差较大,超出测量准确度要求允许的误差范围。当雷达仰角小于15°,量得风层的风速大于30 m/s时,两种测风方法计算量得风层的风向比较接近,但量得风层的风速有的却相差较大,超出测量准确度要求允许的误差范围。     

巧用质量控制软件实施数据补救

介绍了在自动站数据出现缺测时,通过质量控制软件进行数据导入操作的方法,及时有效地补全缺测时段的正点和分钟数据文件,来保证自动站记录的准确和完整。     

区域站月报表数据自动化处理程序设计及应用

为了保证区域自动气象站月报表数据完整性,降低区域站月报表数据的缺测率,减轻区域站月报表数据处理业务的工作量,开发完成了区域气象站月报表数据出现异常、缺测记录时的处理程序。该程序2010年3月投入业务使用后,实现了区域站月报表数据的自动化审核处理,气象数据的自动化处理程度、区域站报表的制作质量、资料应用时效和业务人员的工...     

自动气象站实时监控方法

自动气象站已成为综合气象观测系统的重要组成部分。由于设备7×24h连续运行,约60％的自动站（国家一般气象站）单套运行且不值夜班,容易造成设备故障维修时间较长、数据异常不能及时发现、数据缺测率较高等问题。当自动站器件发生故障,稳定度、准确度降低,     

上思站一次自动站仪器故障的诊断、排除及数据处理

自动站仪器的故障可通过采集数据显示的异常症状进行迅速诊断、排除;故障期间缺测的数据可从分钟数据、人工补测值或自记订正值中获取;处理过程按规定做好备注。     

DZN1型自动土壤水分观测数据质量控制方法研究

分析自动土壤水分观测仪产生测量误差的原因,主要有两类,一是田间与传感器处因植被差异,造成土壤水分含量不同引起的;二是传感器不稳定造成的,目前发现主要有以下几种异常情况,分别是所测数据偏大、偏小,数据持续或突然升、降（非土壤水分变化引起）,跳变（某时次数据大于或小于前、后两个时次的数据）,全水（传感器所测容积内,测得全都是水）,传感器低湿度时水分变化反映不灵敏等。探索降低测量误差的一些办法,解决方法主要是：传感器标定要达标,传感器安装前应检验合格,播种布局符合要求,应加强传感器的监测、异常数据的查找、异常数据的更正、异常设备的更换。     

蒸发量的影响因素及异常数据的分析处理

该文利用南宁和上林两站不同蒸发器测量蒸发量的情况,通过对比分析发现蒸发量因数据异常作缺测处理的记录大都是受强降水影响造成,其次,就是由于操作不当造成数据异常的现象较多。在地面气象观测中,蒸发量是最容易、最多出现异常现象的观测气象要素。如何对异常记录作出正确的判断处理。笔者从三十多年的工作中总结了几种对异常记录的分析判断及处理方法,并特别介绍蒸发量的分级计算公式,供大家日常工作参考。